• 정보보호학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.585-600
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• 2012

온라인 게임 산업이 성장함에 따라 온라인 게임 보안 이슈는 증가하고 있다. 특히 게임내의 사이버재화를 현금으로 바꾸는 행위인 현금거래(RMT; Real Money Trade)는 탈세나 돈세탁등과 같은 실물경제의 범죄활동과 연관되면서 국내를 비롯한 여러 나라에서 민감한 문제로 떠오르고 있다. 이러한 현금거래는 작업장이라고 불리는 전문적인 불량사용자 조직에 의해 이루어진다. 온라인 게임 사업자들은 이러한 작업장을 탐지하기 위하여 게임 bot 탐지 알고리즘을 이용해 각각의 bot 사용자를 탐지하고 그들의 계정과 IP 주소를 차단하고 있다. 하지만 게임 bot 탐지 알고리즘은 작업장의 일부분만 탐지가 가능하여 큰 효과를 거두기 어렵고, IP 주소 차단 역시 IP 변조나 가상 사설망 기술을 이용하여 쉽게 우회 가능하다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 온라인게임 서비스를 이용하는 사용자들의 연결패턴 정보에 데이터마이닝 기법을 적용하여, 작업장 그룹 내 불량사용자 군집을 탐지할 수 있는 모델을 제안한다. 제안한 모델을 활용하여 IP 변조나 VPN 기술을 통한 우회접속 역시 탐지할 수 있다. 국내 최대 온라인 게임의 실제 데이터를 샘플로 하여 수행결과를 도출하였고, 본 논문에서 제시한 기법을 이용한 결과를 실제 차단 리스트와 비교하여 본 결과, 효율적으로 작업장을 탐지해 낼 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.53-61
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• 2022

4차 산업혁명 기술의 발전으로 가상과 현실의 경계가 모호한 디지털 환경 속에서 MZ세대와 메타버스가 가장 큰 주목을 받고 있다. 이러한 MZ세대에 부합되는 교수학습 방식으로 메타버스가 주목받고 있다. 본 연구에서는 에듀테크 관점에서 언론사 뉴스 분석을 통해 메타버스 플랫폼 중의 하나인 게더타운의 활성화 요인을 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 한국언론재단에서 제공하는 빅카인즈 시스템을 이용하여 빅데이터 관점에서 분석해 보았다. 그 결과 COVID-19 팬데믹 이후에 나타날 미래교육에서 '게더타운'의 활용도는 크게 증가할 것으로 예상된다. 둘째, 연관어와 워드크라우드 분석에서, '비대면'이나 '대학' 그리고 '신입생' 등 교육 관련 용어들의 가중치가 비교적 높게 나타났으며, '메타버스', '메타버스 플랫폼'을 포함하여, '코로나19'나 '아바타' 등의 용어도 중심적인 위치에 있는 것으로 나타났다. 셋째, 네트워크 분석에서 도출된 주요 용어로는 '코로나19, 아바타, 대학생, 진로, 유튜브' 가 포함되어 있는 것으로 나타났다. 이러한 여건 하에서, 본 연구 결과는 메타버스 플랫폼의 하나인 게더타운의 향후 교육 영역에서의 활용이 보다 활성화 되는데 크게 기여할 것으로 기대된다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.449-460
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• 2021

1990년대 사이버문학론의 전개과정은 문학장의 형성과 충돌, 집단지성을 통한 상징권력 추구와 욕망의 이중성을 극명하게 보여준다. 모든 욕망은 권력지향적일 수밖에 없는데, 사이버문학론은 네트워크-공간의 비평주체들이 공존의 인문학을 표방하면서 전개되었다는 점에서 의미가 있다. 1996년 "사이버문학의 도전" 출간과 계간 "버전업"의 창간으로 본격화된 사이버문학론은 인공자연의 탄생을 예술의 변화와 연결 지으려는 학문적 시도였지만 문학장을 형성하게 된 배경에는 현실공간의 문학장이 가상공간을 영토화하려는 시도를 막고, 자체적으로 문학장을 형성하려는 상징권력에 대한 욕망이 강하게 자리잡고 있었다. 사이버문학론의 실패는 현실공간과 가상공간 사이에서 비평권력의 모순된 욕망이 충돌했기 때문이다. "버전업"은 본격문학과 사이버문학에 대한 사회적 구별짓기, 곧 계급적 차별화를 해소하고자 시도하였으나 스스로 본격문학을 닮아감으로써 오히려 계급적 차별화를 공고히 했다. 90년대 사이버문학론은 상징권력에서 드러난 욕망의 모순과 구별 짖기의 한계는 분명하지만 인공자연의 탄생에 대한 최초의 문학적 대응이었다. 문학 담론은 항상 당대의 사회적 조건(기술적 진보를 포함하는)과 예술 텍스트의 관계를 탐구해 왔다. 인공자연의 문학장 안에서 전체를 아우르는 새로운 비평담론을 생산하는 것은 기술편집시대 문학의 중요한 과제이며, 인문학과 기술이 공존해야 하는 당위이다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제45권2호
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• pp.48-55
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• 2022

The color image of the brand comes first and is an important visual element that leads consumers to the consumption of the product. To express more effectively what the brand wants to convey through design, the printing market is striving to print accurate colors that match the intention. In 'offset printing' mainly used in printing, colors are often printed in CMYK (Cyan, Magenta, Yellow, Key) colors. However, it is possible to print more accurate colors by making ink of the desired color instead of dotting CMYK colors. The resulting ink is called 'spot color' ink. Spot color ink is manufactured by repeating the process of mixing the existing inks. In this repetition of trial and error, the manufacturing cost of ink increases, resulting in economic loss, and environmental pollution is caused by wasted inks. In this study, a deep learning algorithm to predict printed spot colors was designed to solve this problem. The algorithm uses a single DNN (Deep Neural Network) model to predict printed spot colors based on the information of the paper and the proportions of inks to mix. More than 8,000 spot color ink data were used for learning, and all color was quantified by dividing the visible light wavelength range into 31 sections and the reflectance for each section. The proposed algorithm predicted more than 80% of spot color inks as very similar colors. The average value of the calculated difference between the actual color and the predicted color through 'Delta E' provided by CIE is 5.29. It is known that when Delta E is less than 10, it is difficult to distinguish the difference in printed color with the naked eye. The algorithm of this study has a more accurate prediction ability than previous studies, and it can be added flexibly even when new inks are added. This can be usefully used in real industrial sites, and it will reduce the attempts of the operator by checking the color of ink in a virtual environment. This will reduce the manufacturing cost of spot color inks and lead to improved working conditions for workers. In addition, it is expected to contribute to solving the environmental pollution problem by reducing unnecessarily wasted ink.

• Human Ecology Research
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• 제61권4호
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• pp.673-686
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• 2023

The purpose of this study was to identify home economics (HE) teachers' concerns about and perceptions of HE education using the latest technologies in the era of the 4th Industrial Revolution and to reveal whether they differ according to teachers' general background variables. The questionnaire survey method to measure HE teachers' concerns and perceptions of HE education using the latest technologies in the era of the 4th Industrial Revolution was conducted online using the Google Questionnaire from which 150 responses were received. The main results were as follows. Firstly, HE teachers scored an average of 3.46 out of 5 for the latest technology. Among these interests in the latest technology, interest in "augmented reality and virtual reality technologies" scored the highest at an average of 3.80, while interest in "neural network machine learning" (2.78) was low. HE teacher's concerns about HE education using the latest technologies in the era of the 4th Industrial Revolution were high, with an average score of 4.40. Among these concerns for the latest technology, "concern about the results of HE education using the latest technology" scored the highest at 4.53. HE teachers' anxiety about the latest teaching technology in the era of the 4th Industrial Revolution was moderate, averaging 3.05. The highest form of anxiety was "anxiety about the impact on the job" (4.03) and the lowest was fear of "the disappearance of the teacher's job" (2.50). HE teachers' innovation resistance to the latest teaching technology was low at 2.18. Expectations of the latest technology in HE classes in the era of the 4th Industrial Revolution averaged 3.85, slightly higher than the middle of 3.

• 국제초고층학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.225-234
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• 2023

Even at this point in the era of digital transformation, we are still facing many problems in the safety sector that cannot prevent the occurrence or spread of human casualties. When you are in an unexpected emergency, it is often difficult to respond only with human physical ability. Human casualties continue to occur at construction sites, manufacturing plants, and multi-use facilities used by many people in everyday life. If you encounter a situation where normal judgment is impossible in the event of an emergency at a life site where there are still many safety blind spots, it is difficult to cope with the existing manual guidance method. New variable guidance technology, which combines artificial intelligence and digital twin, can make it possible to prevent casualties by processing large amounts of data needed to derive appropriate countermeasures in real time beyond identifying what safety accidents occurred in unexpected crisis situations. When a simple control method that divides and monitors several CCTVs is digitally converted and combined with artificial intelligence and 3D digital twin control technology, intelligence augmentation (IA) effect can be achieved that strengthens the safety decision-making ability required in real time. With the enforcement of the Serious Disaster Enterprise Punishment Act, the importance of distributing a smart location guidance system that urgently solves the decision-making delay that occurs in safety accidents at various industrial sites and strengthens the real-time decision-making ability of field workers and managers is highlighted. The smart location guidance system that combines artificial intelligence and digital twin consists of AIoT HW equipment, wireless communication NW equipment, and intelligent SW platform. The intelligent SW platform consists of Builder that supports digital twin modeling, Watch that meets real-time control based on synchronization between real objects and digital twin models, and Simulator that supports the development and verification of various safety management scenarios using intelligent agents. The smart location guidance system provides on-site monitoring using IoT equipment, CCTV-linked intelligent image analysis, intelligent operating procedures that support workflow modeling to immediately reflect the needs of the site, situational location guidance, and digital twin virtual fencing access control technology. This paper examines the limitations of traditional fixed passive guidance methods, analyzes global technology development trends to overcome them, identifies the digital transformation properties required to switch to intelligent variable smart location guidance methods, explains the characteristics and components of AI-based public facility smart fire safety integrated system (ISFS).

• Journal of Ginseng Research
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• 제48권4호
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• pp.395-404
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• 2024

Background: Ginsenoside Rg₁ (Rg₁) is one of the main active components in Chinese medicines, Panax ginseng and Panax notoginseng. Research has shown that Rg₁ has a protective effect on the cardiovascular system, including anti-myocardial ischemia-reperfusion injury, anti-apoptosis, and promotion of myocardial angiogenesis, suggesting it a potential cardiovascular agent. However, the protective mechanism involved is still not fully understood. Methods: Based on network pharmacology, ligand-based protein docking, proteomics, Western blot, protein recombination and spectroscopic analysis (UV-Vis and fluorescence spectra) techniques, potential targets and pathways for Rg₁ against myocardial ischemia (MI) were screened and explored. Results: An important target set containing 19 proteins was constructed. Two target proteins with more favorable binding activity for Rg₁ against MI were further identified by molecular docking, including mitogen-activated protein kinase 1 (MAPK1) and adenosine kinase (ADK). Meanwhile, Rg₁ intervention on H9c2 cells injured by H₂O₂ showed an inhibitory oxidative phosphorylation (OXPHOS) pathway. The inhibition of Rg₁ on MAPK1 and OXPHOS pathway was confirmed by Western blot assay. By protein recombination and spectroscopic analysis, the binding reaction between ADK and Rg₁ was also evaluated. Conclusion: Rg₁ can effectively alleviate cardiomyocytes oxidative stress injury via targeting MAPK1 and ADK, and inhibiting oxidative phosphorylation (OXPHOS) pathway. The present study provides scientific basis for the clinical application of the natural active ingredient, Rg₁, and also gives rise to a methodological reference to the searching of action targets and pathways of other natural active ingredients.

• 문화기술의 융합
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• 제10권4호
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• pp.687-692
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• 2024

전 세계적으로 에너지 위기가 심각한 문제로 대두되고 있다. 대한민국의 경우 전체 에너지의 53% 이상 사용하며, 온실 가스 배출량 또한 대한민국 전체의 45% 이상을 차지하고 있는 산업 단지 관련 에너지 효율화 연구에 높은 관심을 가지고 있다. 그 연구 중 하나로 가상 에너지 네트워크 플랜트라는 산업 단지 내 동일 유틸리를 사용하는 공장 들 간의 공유 설비와 에너지 생산 공장과 수요 공장 간의 거래로 에너지를 절감하는 연구를 제시한다. 이러한 에너지 절감 연구에서는 분석, 예측 등 데이터의 활용처가 다양하기 때문에 데이터의 수집이 굉장히 중요하다. 하지만, 시계열 데이터를 안정적으로 수집하는데는 기존의 시스템들은 여러 부족함이 있었다. 본 연구에서는 그를 개선하기위해 지능형 IIoT 플랫폼을 제안한다. 지능형 IIoT 플랫폼은 비정상 데이터를 식별하고 적시에 처리하기 위한 전처리 시스템을 포함하며, 이상과 결측 데이터를 분류하고 안정적인 시계열 데이터를 유지하기 위한 보간 기법을 제시한다. 또한 데이터베이스 최적화를 통해 시계열 데이터 수집을 효율화한다. 본 논문은 안정적 데이터 수집과 신속한 문제대응을 통해 산업 환경에서의 데이터 활용성을 높이는데 기여하며, 다양한 챗봇 알림 시스템을 도입하여 데이터 수집부담을 줄이고 모니터링 부하를 최적화하는데 기여한다.

• 경영과정보연구
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• 제3권
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• pp.287-316
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• 1999

Cyberspace permits us to more beyond traditional face-to-face, mail and telephone surveys, yet still to examine basic issues regarding the quality of data collection: sampling, questionnaire design, survey distribution, means of response, and database creation. This article address each of these issues by contrasting and comparing traditional survey methods(Paper-and-Pencil) with Internet or Personal Computer networks-mediated (Screen-and-Keyboard) survey methods also introduces researchers to this revolutionary and innovative tool and outlines a variety of practical methods for using the Internet or Personal Computer Networks. The revolution in telecommunications technology has fostered the rapid growth of the Internet all over the world. The Internet is a massive global network and comprising many national and international networks of interconnected computers. The Internet or Personal Computer Networks could be the comprehensive interactive tool that will facilitate the development of the skills. The Internet or Personal Computer Networks provides a virtual frontier to expand our access to information and to increase our knowledge and understanding of public opinion, political behavior, social trends and lifestyles through survey research. Comparable to other technological advancements, the Internet or Personal Computer Networks presents opportunities that will impact significantly on the process and quality of survey research now and in the twenty-first century. There are trade-offs between traditional and the Internet or Personal Computer Networks survey. The Internet or Personal Computer Networks is an important channel for obtaining information for target participants. The cost savings in time, efforts, and material were substantial. The use of the Internet or Personal Computer Networks survey tool will increase the quality of research environment. There are several limitations to the Internet or Personal Computer Network survey approach. It requires the researcher to be familiar with Internet navigation and E-mail, it is essential for this process. The use of Listserv and Newsgroup result in a biased sample of the population of corporate trainers. However, it is this group that participates in technology and is in the fore front of shaping the new organizations of interest, and therefore it consists of appropriate participants. If this survey method becomes popular and is too frequently used, potential respondents may become as annoyed with E-mail as the sometimes are with mail survey and junk mail. Being a member of the Listserv of Newsgroup may moderate that reaction. There is a need to determine efficient, effective ways for the researcher to strip identifiers from E-mail, so that respondents remain anonymous, while simultaneously blocking a respondent from responding to a particular survey instrument more than once. The optimum process would be on that is initiated by the researcher : simple, fast and inexpensive to administer and has credibility with respondents. This would protect the legitimacy of the sample and anonymity. Creating attractive Internet or Personal Computer Networks survey formats that build on the strengths of standardized structures but also capitalize on the dynamic and interactive capability of the medium. Without such innovations in survey design, it is difficult to imagine why potential survey respondents would use their time to answer questions. More must be done to create diverse and exciting ways of building an credibility between respondents and researchers on the Internet or Personal Computer Networks. We believe that the future of much exciting research is based in the Electronic survey research. The ability to communicate across distance, time, and national boundaries offers great possibilities for studying the ways in which technology and technological discourse are shaped. used, and disseminated ; the many recent doctoral dissertations that treat some aspect of electronic survey research testify to the increase focus on the Internet or Personal Computer Networks. Thus, scholars should begin a serious conversation about the methodological issues of conducting research In cyberspace. Of all the disciplines, Internet or Personal Computer Networks, emphasis on the relationship between technology and human communication, should take the lead in considering research in the cyberspace.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.157-173
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• 2021

소비자의 욕구와 관심에 맞추어 개인화된 제품을 추천하는 추천 시스템은 비즈니스에 필수적인 기술로서의 그 중요성이 증가하고 있다. 추천 시스템의 대표적인 모형 중 협업 필터링은 우수한 성능으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 협업필터링은 사용자-아이템의 선호도 정보가 충분하지 않을 경우 성능이 저하되는 희소성의 문제가 있다. 또한 실제 평점 데이터의 경우 대부분 높은 점수에 데이터가 편향되어 있어 심한 불균형을 갖는다. 불균형 데이터에 협업 필터링을 적용할 경우 편향된 클래스에 과도하게 학습되어 추천 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 선행연구들이 진행되어 왔지만 추가적인 외부 데이터 또는 기존의 전통적인 오버샘플링 기법에 의존한 추천을 시도하였기에 유용성이 떨어지고 추천 성능 측면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 CGAN을 기반으로 협업 필터링 구현 시 발생하는 희소성 문제를 해결함과 동시에 실제 데이터에서 발생하는 데이터 불균형을 완화하여 추천의 성능을 높이는 것을 목표로 한다. CGAN을 이용하여 비어있는 사용자-아이템 매트릭스에 실제와 흡사한 가상의 데이터를 생성하여, 희소성을 가지고 있는 기존의 매트릭스로만 학습한 것과 비교했을 때 높은 정확도가 예상된다. 이 과정에서 Condition vector y를 이용하여 소수 클래스에 대한 분포를 파악하고 그 특징을 반영하여 데이터를 생성하였다. 이후 협업 필터링을 적용하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 추천 시스템의 성능을 최대화하는데 기여하였다. 비교 대상으로는 전통적인 오버샘플링 기법인 SMOTE, BorderlineSMOTE, SVM-SMOTE, ADASYN와 GAN을 사용하였다. 결과적으로 데이터 희소성을 가지고 있는 기존의 실제 데이터뿐만 아니라 기존 오버샘플링 기법들보다 제안 모형의 추천 성능이 우수함을 확인하였으며, RMSE, MAE 평가 척도에서 가장 높은 예측 정확도를 나타낸다는 사실을 증명하였다.